GARCH kovaryansını hesapla

Kovaryans, iki getiri serisinin birlikte hareketini açıklar. Dinamik kovaryansın ρ * σ1 * σ2 ile hesaplanabildiğini hatırla; burada σ1 ve σ2, GARCH modellerinden elde edilen oynaklık (volatilite) tahminleridir ve ρ, GARCH standartlaştırılmış artıklarının basit korelasyonudur.

Bu egzersizde, GARCH modelleriyle dinamik kovaryans hesaplamayı pratik edeceksin. Özellikle iki döviz kuru zaman serisi kullanacaksın: EUR/USD ve USD/CAD (grafikte gösteriliyor). Getirileri iki GARCH modeline uyduruldu ve oynaklık tahminleri vol_eur ve vol_cad içinde kaydedildi. Ayrıca standartlaştırılmış artıklar sırasıyla resid_eur ve resid_cad içinde saklandı. Ek olarak, numpy paketi np olarak içe aktarılmış durumda.

Bu egzersiz

Python ile GARCH Modelleri

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

GARCH standartlaştırılmış artıkları resid_eur ve resid_cad arasındaki korelasyonu hesapla.
GARCH oynaklıkları vol_eur, vol_cad ve önceki adımda hesaplanan korelasyon ile kovaryansı hesapla.
Hesaplanan covariance değerini görselleştir.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Calculate correlation
corr = np.____(____, ____)[0,1]
print('Correlation: ', corr)

# Calculate GARCH covariance
covariance =  ____ * ____ * ____

# Plot the data
plt.plot(____, color = 'gold')
plt.title('GARCH Covariance')
plt.show()

Kodu Düzenle ve Çalıştır